【摘 要】
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无人机由于受到飞行高度及携带相机焦距的限制,拍摄的图像范围很小,单个图像难以反映实际采集情况,为了获取拍摄区域全景图像,需将多个遥感图像进行拼接。传统的图像拼接算法
【基金项目】
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贵州省科技重大专项课题资助(黔科合重大专项字[2014]6015-6号);贵州省科技计划项目资助(黔科合支[2017]2595);贵州省科技厅科研机构服务企业行动计划经费资助(“黔科合平台”人才[2017]5708号);贵州省普通高等学校工程研究中心建设项目资助(黔教合KY字[2017]015)
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无人机由于受到飞行高度及携带相机焦距的限制,拍摄的图像范围很小,单个图像难以反映实际采集情况,为了获取拍摄区域全景图像,需将多个遥感图像进行拼接。传统的图像拼接算法具有计算量大、拼接耗时等缺点,无法满足无人机图像拼接的实时性要求。本文提出了一种基于SIFT特征向量的烟株遥感图像拼接方法,该方法在对无人机图像畸变进行预处理的基础上,利用相位相关算法确定图像重叠区域并检测该区域特征点,构建特征向量图来进行特征点匹配,最后根据两幅图像中相应特征点的坐标关系,采用RANSAC算法计算最优匹配变换矩阵。按照上述方法
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